字典：统计字母出现次数

从键盘输入一个字符串，字符串中只包含若干字母，统计每个字母出现的次数，按出现频率从高到低输出这些字母，全部输出小写形式

按照要求实现代码如下：

words_count = {}
words = input()

for w in words:
    w = w.lower()
    words_count[w] = words_count.get(w,0)+1

words_count = sorted(words_count.items(),key=lambda  x:x[1],reverse=True)
result = [item[0] for item in words_count]
print(''.join(result))

运行结果：

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7594272
这篇博客你也可以参考下：统计字符串中数字、字母、其他字符的出现次数
除此之外, 这篇博客: 分类器的准确率、召回率以及综合评价指标中的精确率和召回率是相互影响的，我们希望两者同时都非常高，实际中，往往精确率高，召回率就低，或者，召回率低，精确率就高。具体问题具体分析，如果想要在二者中找到一个平衡点，可以借助一个指标，F1分数。部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
介绍ROC和AUC之前，再介绍两个指标，它们是让ROC,AUC可以无视样本不平衡的关键，分别是：灵敏度，1-特异度，也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR）
灵敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN)
特异度（Specificity） = TN/(FP+TN)
可以看出灵敏度和召回率一模一样，假正率（FPR） = 1- 特异度 = FP/(FP+TN)
我们发现TPR和FPR分别是基于实际表现1和0出发的，也就是说它们分别在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。总样本中，90%是正样本，10%是负样本。我们知道用准确率是有水分的，但是用TPR和FPR不一样。这里，TPR只关注90%正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那10%毫无关系，同理，FPR只关注10%负样本中有多少是被错误覆盖的，也与那90%毫无关系，所以可以看出：如果我们从实际表现的各个结果角度出发，就可以避免样本不平衡的问题了，这也是为什么选用TPR和FPR作为ROC/AUC的指标的原因。
您还可以看一下 MDCC2016老师的移动直播技术专场：百万弹幕下的直播礼物系统课程中的百万弹幕下的直播礼物系统（上）小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

def count_letters(s):
    """
    统计一个字符串中每个字母出现的次数，并按照出现频率从高到低输出这些字母的小写形式
    """
    # 定义字典存储每个字母出现次数
    letter_dict = {}
    # 遍历字符串，统计每个字母出现次数
    for letter in s:
        if letter.isalpha():  # 判断是否为字母
            if letter.lower() not in letter_dict:
                letter_dict[letter.lower()] = 1
            else:
                letter_dict[letter.lower()] += 1

    # 按照出现次数从高到低排序
    result = sorted(letter_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 输出结果
    for item in result:
        print(item[0], item[1])